在本文中，您將了解什么是函數(shù)范型，以及如何在Python中使用函數(shù)式編程。在Python中，函數(shù)式編程中的map和filter可以做與列表相同的事情。這打破了Python的禪宗規(guī)則之一，因此函數(shù)式編程的這些部分不被認(rèn)為是“Python式的”。但是由于函數(shù)式編程高階編程​的必經(jīng)之路，所以我們需要了解甚至熟練掌握​。​

命令范式和函數(shù)范式

我們先對(duì)比一下編程中的命令范式兩個(gè)概念：

在命令式范式中，您通過(guò)給計(jì)算機(jī)一個(gè)任務(wù)序列來(lái)完成任務(wù)，然后它執(zhí)行這些任務(wù)。在執(zhí)行它們時(shí)，它可以改變狀態(tài)。例如，假設(shè)你一開(kāi)始把A設(shè)為5，然后你改變A的值，你有變量，在這個(gè)意義上，變量?jī)?nèi)部的值是變化的。

在函數(shù)范型中，你不告訴計(jì)算機(jī)要做什么，而是告訴它是什么。例如：一個(gè)數(shù)的最大公約數(shù)是多少，從1到n的乘積是多少，等等。因此，變量不能改變。一旦你設(shè)置了一個(gè)變量，它就會(huì)一直保持這種狀態(tài)(注意，在純函數(shù)語(yǔ)言中它們不被稱為變量)。所謂"副作用"(side effect)，指的是函數(shù)內(nèi)部與外部互動(dòng)(最典型的情況，就是修改全局變量的值)，產(chǎn)生運(yùn)算以外的其他結(jié)果。函數(shù)式編程強(qiáng)調(diào)沒(méi)有"副作用"，意味著函數(shù)要保持獨(dú)立，所有功能就是返回一個(gè)新的值，沒(méi)有其他行為，尤其是不得修改外部變量的值。

讓我們來(lái)看一個(gè)典型Python代碼的例子：

a = 3  
def some_func():  
    global a  
    a = 5  
 
 
some_func()  
print(a) 

這段代碼的輸出是5。在函數(shù)范型中，改變變量是一個(gè)大禁忌，而讓函數(shù)影響它們范圍之外的東西也是一個(gè)大禁忌。函數(shù)唯一能做的就是計(jì)算并返回結(jié)果。

現(xiàn)在你可能會(huì)想:“沒(méi)有變量，就沒(méi)有副作用?”這有什么好處呢?”

如果一個(gè)函數(shù)使用相同的參數(shù)被調(diào)用兩次，那么它肯定會(huì)返回相同的結(jié)果。因?yàn)楹瘮?shù)沒(méi)有副作用，如果你正在構(gòu)建一個(gè)計(jì)算的程序，你可以加速這個(gè)程序。如果程序知道func(2)等于3，我們可以將其存儲(chǔ)在一個(gè)表中。這可以防止程序在我們已經(jīng)知道答案的情況下重復(fù)運(yùn)行相同的函數(shù)。

Map

為了理解map，讓我們首先看看什么是iterables。iterable是任何可以迭代的東西。通常這些是列表或數(shù)組，但是Python有許多不同類型的迭代器。您甚至可以創(chuàng)建自己的對(duì)象，這些對(duì)象可以使用Python中魔法方法進(jìn)行迭代。這里有兩個(gè)方法：

class Counter:  
    def __init__(self, low, high):  
        # set class attributes inside the magic method __init__  
        # for "inistalise"  
        self.current = low  
        self.high = high  
 
 
    def __iter__(self):  
        # first magic method to make this object iterable  
        return self  
     
 
    def __next__(self):  
        # second magic method  
        if self.current > self.high:  
            raise StopIteration  
        else:  
            self.current += 1  
            return self.current - 1 

“魔法方法是python內(nèi)置方法，不需要主動(dòng)調(diào)用，存在的目的是為了給python的解釋器進(jìn)行調(diào)用，幾乎每個(gè)魔法方法都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的內(nèi)置函數(shù)，或者運(yùn)算符，當(dāng)我們對(duì)這個(gè)對(duì)象使用這些函數(shù)或者運(yùn)算符時(shí)就會(huì)調(diào)用類中的對(duì)應(yīng)魔法方法，可以理解為重寫(xiě)內(nèi)置函數(shù)。”

第一個(gè)神奇的方法是用“__ iter__”返回迭代對(duì)象，通常在循環(huán)開(kāi)始時(shí)使用。

如果我們運(yùn)行：

for c in Counter(3, 8):    print(c) 

那么將會(huì)輸出：

345678 

在Python中，迭代器是一個(gè)對(duì)象，它只有一個(gè)簡(jiǎn)單的魔法方法。這意味著您可以訪問(wèn)對(duì)象中的位置，但不能遍歷對(duì)象。有些對(duì)象將使用方法__next__，如上面代碼中第二個(gè)例子。

現(xiàn)在我們知道了什么是可迭代對(duì)象，讓我們回到map函數(shù)。map函數(shù)允許我們將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到iterable中的每個(gè)項(xiàng)。通常，我們希望對(duì)列表中的每一項(xiàng)都應(yīng)用一個(gè)函數(shù)，但是要知道對(duì)于大多數(shù)迭代器來(lái)說(shuō)都是可能的。Map接受兩個(gè)輸入，即要應(yīng)用的函數(shù)和可迭代的對(duì)象：

map(function, iterable) 

假設(shè)我們有一個(gè)列表：

[1, 2, 3, 4, 5] 

我們希望將列表中的每一個(gè)數(shù)字進(jìn)行平方，那么可以這么寫(xiě)代碼：

x = [1, 2, 3, 4, 5]  
def square(num):  
    return num*num  
 
 
print(list(map(square, x))) 

Python中的函數(shù)是惰性的。如果我們代碼中不包含“list()”，函數(shù)將存儲(chǔ)迭代的定義，而不是一個(gè)列表。我們需要顯式地告訴Python“將這個(gè)轉(zhuǎn)換為一個(gè)列表”，以便我們使用它。

現(xiàn)在寫(xiě)一個(gè)像“square(num)”這樣的普通函數(shù)很好，但是它看起來(lái)不太對(duì)。我們必須定義一個(gè)完整的函數(shù)才能在map中使用一次?我們可以使用lambda(匿名)函數(shù)在map中定義一個(gè)函數(shù)。

lambda 表達(dá)式

lambda表達(dá)式是一個(gè)單行函數(shù)。舉個(gè)例子，這個(gè)lambda表達(dá)式對(duì)給定的一個(gè)數(shù)字求平方：

square = lambda x: x * x 

運(yùn)行程序：

>>> square(3) 
9 

告訴Python這是一個(gè)lambda函數(shù)，輸入被稱為x，冒號(hào)后面的內(nèi)容就是你對(duì)輸入的操作，它會(huì)自動(dòng)返回結(jié)果。

現(xiàn)在我們可以將上面的程序簡(jiǎn)化：

x = [1, 2, 3, 4, 5] 
print(list(map(lambda num: num * num, x))) 

Reduce

Reduce是一個(gè)函數(shù)，它把一個(gè)可迭代的東西變成一個(gè)東西。通常，您在一個(gè)列表上執(zhí)行計(jì)算以將其縮減為一個(gè)數(shù)字。Reduce是這樣的:

reduce(function, list) 

我們可以(通常也會(huì))使用lambda表達(dá)式作為函數(shù)。

列表的乘積是每一個(gè)單獨(dú)的數(shù)字相乘。要做到這一點(diǎn)，你可以：

product = 1x = [1, 2, 3, 4]for num in x:    productproduct = product * num 

但是使用reduce你可以這樣寫(xiě)：

from functools import reduce 
product = reduce((lambda x, y: x * y),[1, 2, 3, 4]) 

Filter

filter函數(shù)接受一個(gè)iterable并過(guò)濾掉在該iterable中不需要的所有東西。

filter通常接受一個(gè)函數(shù)和一個(gè)列表。它將函數(shù)應(yīng)用于列表中的每一項(xiàng)，如果該函數(shù)返回True，則不執(zhí)行任何操作。如果返回False，則從列表中刪除該項(xiàng)目。

語(yǔ)法如下：

filter(function, list) 

讓我們看看一個(gè)小例子，沒(méi)有過(guò)濾器，我們會(huì)寫(xiě)：

x = range(-5, 5)  
new_list = []  
 
 
for num in x:  
    if num < 0:  
        new_list.append(num) 

有了過(guò)濾器，這就變成：

x = range(-5, 5)  
all_less_than_zero = list(filter(lambda num: num < 0, x)) 

高階函數(shù)

高階函數(shù)可以將函數(shù)作為參數(shù)并返回函數(shù)。一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子如下：

def summation(nums):  
    return sum(nums)  
 
 
def action(func, numbers):  
    return func(numbers)  
 
 
print(action(summation, [1, 2, 3])) 

partial application

部分應(yīng)用程序(也稱為閉包)有點(diǎn)奇怪，但是非常酷。您可以調(diào)用一個(gè)函數(shù)而不提供它需要的所有參數(shù)。我們來(lái)看一個(gè)例子。我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)，它有兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)底數(shù)和一個(gè)指數(shù)，并返回底數(shù)的指數(shù)次方，就像這樣：

def power(base, exponent):  return base ** exponent 

現(xiàn)在我們想要一個(gè)專門(mén)的平方函數(shù)，用冪函數(shù)求出一個(gè)數(shù)的平方：

def square(base):  return power(base, 2) 

這是可行的，但如果我們想要一個(gè)立方體函數(shù)呢?或者是函數(shù)的4次方?我們能一直寫(xiě)下去嗎?嗯,你可以。但是程序員很懶。如果你一遍又一遍地重復(fù)同樣的事情，這是一個(gè)信號(hào)，表明有一種更快的方法可以加快速度，讓你不再重復(fù)。我們可以在這里使用部分應(yīng)用程序。讓我們看一個(gè)例子的平方函數(shù)使用部分應(yīng)用程序：

from functools import partial​square = partial(power, exponent=2)print(square(2)) 

這是不是很酷!我們可以調(diào)用需要兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)，只需使用一個(gè)參數(shù)就可以告訴Python第二個(gè)參數(shù)是什么。